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GITHUB · ANALIZADO

paddock-api

API para F1 basada en Go, con caché inteligente y mapas de circuito pre-renderizados.

Ficha actualizada 22 sept 2026, 18:43 · upstream 22 sept 2026, 18:09 · release v2.0.0

Ver códigoProblemas y ayudaRepositorio ↗Sitio oficial
00

Qué es paddock-api

Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.

paddock-api es una API self-hostable diseñada para dashboards como Glance. Proporciona datos de carreras de Fórmula 1 en tu zona horaria local, incluyendo horarios, clasificación, mapas de pista y uso de neumáticos. Diferente a clientes genéricos, esta API incluye caché inteligente basado en cuándo los datos pueden cambiar realmente (no un TTL fijo), nombres de equipos simplificados para dashboards, y mapas de circuito dibujados antes de que ocurra la carrera.

CASOS DE USO
  • Monitoreo de carreras en tiempo real con horarios localizados
  • Dashboards personalizados con mapas de pista pre-renderizados
  • Análisis de neumáticos por sesión de carrera
  • Clasificación y clasificación por equipo simplificada
  • Visualización de datos de F1 sin dependencias externas
PUNTOS DESTACADOS
  • Implementación en Go con imagen ~8x más pequeña que la versión Python original
  • Caché inteligente basado en cuándo los datos pueden cambiar, no un TTL fijo
  • Mapas de circuito pre-renderizados para evitar llamadas a API durante carreras nuevas
  • Sincronización con Jolpica (Ergast-compatible) y OpenF1 para datos oficiales
  • Soporte para múltiples zonas horarias mediante parámetro TIMEZONE
PRECAUCIONES
  • Depende de APIs externas como Jolpica y OpenF1, que pueden tener límites de tasa
  • Los mapas de circuito se generan solo cuando una carrera ha ocurrido (no funciona en circuitos nuevos)
  • No incluye datos históricos completos de todas las carreras del año
  • La API no tiene autenticación integrada ni gestión de tokens
  • Depende de servicios externos que pueden ser inestables o saturados
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU2 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA2 GBRAM estimada
DISCO10 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADmediumnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Listo para automatizar

Recomendado usar Docker Compose para despliegue local. Configurar TIMEZONE en America/Edmonton y TRACK_COLOUR en #e5d486. Para producción, usar un contenedor con imagen oficial de GitHub Container Registry (ghcr.io/drumandbytes/paddock-api:latest). No se requiere autenticación ni certificados SSL. Se recomienda configurar un proxy para proteger la API ante ataques DDoS.

✓Dockerfile
✓Compose
✓One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Next.jsGoPython
SERVICIOS
No detectados
BASES DE DATOS
No detectadas
PUERTOS
4463
05

Puede sustituir a

Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.

06

Experiencia real de la comunidad

Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.

Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.